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Um supermercado fez um levantamento sobre as vendas de 3 produtos no último ano, de Escova de dente, Creme dental e Cadeiras. Notou-se que 4% dos clientes compravam Cadeiras, sendo que destes clientes, 25% deles também comprava Creme dental e nenhum comprava Escova de dentes; 32% compraram Escova de dentes; 12% dos clientes compravam Escova de dentes e Creme dental ao mesmo tempo; e 36% dos clientes não compram nenhum destes itens.
Quanto a probabilidade de um cliente comprar somente Creme dental e nenhum dos outros 2 produtos, assinale a alternativa correta.
A interpretação estatística exige distinguir variabilidade amostral, viés, propriedades de estimadores e características de distribuições, enquanto o raciocínio probabilístico requer analisar condicionamento e independência sem confundir resultados observados com propriedades populacionais. Analise as assertivas e classifique-as como verdadeiras (V) ou falsas (F).
(__) Mantido um plano amostral probabilístico adequado, o aumento do tamanho da amostra tende a reduzir a variabilidade de certos estimadores, mas não exige que uma sequência particular de estimativas se aproxime monotonicamente do parâmetro.
(__) Um estimador pode apresentar variância reduzida e viés diferente de zero, de modo que alta concentração entre estimativas não implique proximidade sistemática em relação ao parâmetro.
(__) Se uma amostra suficientemente grande apresentar média igual à mediana e coeficiente amostral de assimetria igual a zero, essas propriedades permitem concluir que a distribuição populacional de origem é simétrica.
(__) Se P(A|B) = P(A), com P(B) > 0, então A e B são independentes; essa conclusão decorre da relação entre os eventos, e não da magnitude isolada de P(B).
(__) Quando o mecanismo de seleção introduz viés, aumentar substancialmente o tamanho da amostra reduz a variabilidade amostral e tende também a reduzir o componente sistemático do erro, ainda que em proporção diferente.
Assinale a alternativa que indica a sequência CORRETA, de cima para baixo, é:
1. Inicialmente, foi definida uma distribuição de probabilidade para o parâmetro de interesse com base em conhecimento prévio, sem considerar os dados da amostra;
2. Em seguida, foram coletadas observações da variável aleatória e especificado um modelo estatístico que descreve como esses dados se relacionam com o parâmetro de interesse;
3. Depois disso, a distribuição inicialmente atribuída ao parâmetro foi revista à luz das informações fornecidas pela amostra observada; e
4. Por fim, a partir da distribuição obtida após essa revisão, foram calculadas estimativas da média e da variância do parâmetro de interesse.
O procedimento descrito corresponde ao(à)